package com.hmdp.service.impl;


import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;

import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {


    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    @Override
    public Result queryById(Long id) {
/*        // 解决缓存穿透
        Shop shop = cacheClient
                .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 逻辑过期解决缓存击穿
        // Shop shop = cacheClient
        //         .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.SECONDS);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);*/

//        缓存穿透
//        queryWithPassThrough(id);

//        互斥锁解决缓存击穿
        /*        Shop shop = queryWithMutex(id);*/

//        逻辑过期解决缓存击穿
        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
//        返回
        return Result.ok(shop);
    }

    //      尝试获取锁
    private boolean tryLock(String key) {
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);//这里不能直接返回true，因为java的自动拆箱机制，可能会出现返回值是空的情况，这里推荐使用hutulol的布尔工具类
    }

    //      释放锁
    private void unlock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if (id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        // 1.更新数据库
        updateById(shop);
        // 2.删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        System.out.println("查询参数: typeId={}, current={}, x={}, y={}" + typeId + "___" + current + "___" + x + "___" + y);
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            System.out.println("无坐标查询结果数量: {}" + page.getRecords().size());
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        System.out.println("Redis GEO key: {}" + key);

        // 先检查key是否存在
        Boolean exists = stringRedisTemplate.hasKey(key);
        if (Boolean.FALSE.equals(exists)) {
            // Redis中没有数据，降级到数据库查询
            System.out.println("Redis中无地理位置数据，降级到数据库查询");
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                        new Distance(5000),
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end)
                );
        System.out.println("Redis GEO 查询结果数量: {}" + (results == null ? 0 : results.getContent().size()));
        // 4.解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        //如果在滚动到最后一页时的数据量比最后一页查询的开始值更小，那么此时会抛出空指针异常，此时需要结束分页查询
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue());
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }

    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        2.判断是否存在
        //StrUtil.isNotBlank(shopJson)这个函数表示shopJson的值如果是字符串类型，那么返回的值就是true，其余的情况都是false
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }
        //上述条件通过后，但是如果shopJson的值是""或者是" "，那么就表示需要返回一个错误的信息
//          当查询一个不存在的店铺时：
//          第一次查询 Redis，返回 null→ 查询数据库 → 数据库不存在 → 将空值 ""写入 Redis（TTL 为 CACHE_NULL_TTL）
//          第二次查询 Redis，此时 shopJson是空字符串 ""（之前写入的防穿透占位符）
//          由于没有 if (shopJson != null)判断：
//          StrUtil.isNotBlank("")返回 false（正确）
//          但代码会直接进入数据库查询（逻辑错误！）
//          再次发现数据库不存在，又写入空值 ""（重复无效操作）
//        判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 4.存在，返回错误
            return null;
        }
        //        4.不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
//        5.不存在，返回错误
        if (shop == null) {
//            将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
//            放回错误信息
            return null;
        }
//        6.存在，写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        //        7.返回
        return shop;
    }

    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        2.判断是否存在
        //StrUtil.isNotBlank(shopJson)这个函数表示shopJson的值如果是字符串类型，那么返回的值就是true，其余的情况都是false
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            Shop shop = JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
            return shop;
        }
        //上述条件通过后，但是如果shopJson的值是""或者是" "，那么就表示需要返回一个错误的信息
//          当查询一个不存在的店铺时：
//          第一次查询 Redis，返回 null→ 查询数据库 → 数据库不存在 → 将空值 ""写入 Redis（TTL 为 CACHE_NULL_TTL）
//          第二次查询 Redis，此时 shopJson是空字符串 ""（之前写入的防穿透占位符）
//          由于没有 if (shopJson != null)判断：
//          StrUtil.isNotBlank("")返回 false（正确）
//          但代码会直接进入数据库查询（逻辑错误！）
//          再次发现数据库不存在，又写入空值 ""（重复无效操作）
//        判断命中的是否是空值
        if (shopJson != null) {
            // 4.存在，返回错误
            return null;
        }
//        4.实现缓存重建
//        4.1.获取互斥锁
        Shop shop = null;
        String lockKey = "lock:shop:" + id;
        try {
            boolean isLock = tryLock(lockKey);
//        4.2.判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                //        4.3.失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

            //        4.4.成功，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
//            模拟重建的延时
            Thread.sleep(200);
//        5.不存在，返回错误
            if (shop == null) {
                //            将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                //            放回错误信息
                return null;
            }
//        6.存在，写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop), CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 7.释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        //        8.返回
        return shop;
    }

    public void saveShop2Redis(long id, long expireSeconds) throws InterruptedException {
//        1,查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        Thread.sleep(200);
//        2.封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
//        3.写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));

    }

    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
//        1.从redis查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
//        2.判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return null;
        }

//        4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        JSONObject data = (JSONObject) redisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(data, Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();
//        5.判断是否过期
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
//        5.1.未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }

//        5.2.已过期，需要缓存重建
//        6.缓存重建
//        6.1.获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = tryLock(lockKey);
//        6.2.判断是否获取锁成功
        if (isLock) {
//        6.3.成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
//    重建缓存
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }finally {
                    //    释放锁
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }
//        6.4.返回过期的店铺信息
        return shop;
    }
}
